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    <title>产品频道</title>
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                    <span>产品频道</span>
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    <!-- 轮播图 -->
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    <!-- 产品信息 -->
    <div class="pro-info">
        <p>迈信MR500系列高性能矢量控制变频器</p>
        <ul>
            <li><span class="cola9">公司名称：</span><span>武汉迈信电气技术有限公司</span></li>
            <li><span class="cola9">厂商性质：</span><span>生产商</span></li>
            <li><span class="cola9">电&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;话：</span><span>027-87920040</span></li>
            <li><span class="cola9">地&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;址：</span><span>湖北省武汉市东湖高新技术开发区武大科技园武大园路7号航域A6栋</span></li>
            <li><span class="cola9">更新时间：</span><span>2019年05月15日</span></li>
        </ul>
        <div class="pro-info-nav"><a href="">进入公司网站</a><a href="">返回产品中心</a></div>
    </div>
    <!-- 产品介绍 -->
    <div class="pro-introduce" id="pro-introduce">
        <span class="pro-introduce-lab">产品介绍</span>
        <div class="pro-intro-con" id="pro-intro-con"></div>
    </div>
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            //自动轮播
            autoplay: {
                delay: 2000,//时间 毫秒
                disableOnInteraction: true,//用户操作之后是否停止自动轮播默认true 
            },
            loop:true,//循环 最后面一个往后面滑动会滑到第一个
            observer: true,//修改swiper自己或子元素时，自动初始化swiper
            observeParents: true,//修改swiper的父元素时，自动初始化swiper
            // effect:"flip"//3d效果
        });
        var data = {contrnt:"<p style='text-align: justify;'><strong style='text-align: justify;'>人工智能通过使机器承担认知任务来抽象地定义自己——从推理和规划，到视觉、听觉或文本信号中的模式识别,再到自主规则和优化。</strong></p><p style='text-align:justify;'></p><p style='text-align: justify;'>我们开发的相关人工智能模型的特点是，它们能够在无需显式编程的情况下解决必须解决的问题。这些模型的行为由定义的规则决定，或者通过利用机器学习方法的样本数据进行训练来习得。在这种训练中，通常必须提供数据和期望输出值。例如，为了在训练中对汽车图像进行分类，需要相应的目标类别，如“大众高尔夫”、“梅赛德斯-奔驰SL”等。</p><p style='text-align: justify;'>样本数据的可用性和质量对这种训练具有决定性作用。因此，机器学习的成功和所谓的“深度学习”方法（用于学习复杂的复合结构）的发展可以追溯到过去10年里不断增加的大量数据（大数据）的可用性。相反，像“深度学习”这样的方法<span style='background-color: rgb(127, 127, 127); color: rgb(89, 89, 89);'></span>可以抵消数字化和大数据出现的复杂性。</p><p style='text-align: justify;'>对于许多系统而言，甚至可以将训练和规则结合在一起。系统遵循规则运行，并接受额外的数据训练。这样做的优点是：利用存储</p><p style='text-align:justify;'>的规则，可以大大减少系统教学所需的数据。这在专门的工业系统中特别有意义，因为往往没有相应的大量评估数据来训练这些系统。然而，对于系统用户而言，系统是如何得出解决方案或预测，或者系统是根据什么定义被认为是智能的，实际上并不相关。基于规则的算法和经过训练的神经网络的复杂性，结合现有的计算能力，实现了智能预测，而这种智能预测往往并不容易理解。"}
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